一款日均超过千万人访问的短视频App快手，面对高并发流量如何及时有效地处理用户请求？通过在后端配置多套MySQL集群来支撑高流量访问，以解决大数据量存储和性能问题，这种传统的MySQL分库分表方案有何问题？快手对分布式数据库展开选型并最终大规模落地OceanBase的原因是什么？本文来自于快手运维负责人筱虫对此次快手数据库解决方案进行的思考和经验总结。快手APP是中国流行的短视频和直播应用之一，其内容涵盖生活的方方面面，希望以技术赋能，用科技提升每个人独特的幸福感。在快手上，用户可以用照片和短视频记录自己的生活点滴，也可以通过直播与粉丝实时互动。自2011年成立至2021年上市以来，快手日活用
我正在使用以下命令为hadoop运行terasort基准测试:jar/Users/karan.verma/Documents/backups/h/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jarteragen-Dmapreduce.job.maps=1001trandom-data并为100个maptask打印了以下日志:18/03/2713:06:03WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform..
在运行hadoop多节点集群时，我的主日志中出现以下错误消息，有人可以建议该怎么做吗..？我需要创建一个新用户还是可以在这里提供我现有的Machine用户名2013-07-2519:41:11,765WARNorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation:Nogroupsavailableforuserwebuser2013-07-2519:41:11,778WARNorg.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping:gotexceptiontryingtogetgroupsfor
背景:近期同事一直在使用DataStage登录查找作业，突然今天无法登陆了。报错：FailedtoauthenticatethecurrentuseragainsttheselectedServicesTier.结论：解决了。报错处理过程1.开始第一反应是重装DataStage，毕竟我和另外几个同事的能够正常连接，他那边测试DS节点主机名都可以ping通，但是问题来了，发现2个问题：1）安装地址默认跳转到IE11，也就是MicrosoftEdge浏览器。2）MicrosoftEdge浏览器无法完成对DataStage的安装或者卸载动作。2.要处理第一个问题，先要在MicrosoftEdge浏览
我有一个由C编写的程序。它计算某些内容并将输出写入文件中。我的问题是它的写入不超过2GB。让我放一个简化的代码。#include#include#include#include#include#include#include#includeintmain(){size_tsize=3221225472LL;char*map=malloc(size);size_tallocated=malloc_usable_size(map);intfd=open("myfile",O_RDWR|O_CREAT|O_TRUNC,(mode_t)0644);ssize_twritten=write(fd,map
我的VM中运行着hortonworks沙盒。我已经完成了所有的hive-site.xml配置并放置在Spark/conf文件中。我可以使用PySpark访问HBase并创建/更新表，但是当我在Scala中执行相同的实现时，会出现以下错误:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/srcisnotadirectoryorunabletocreateone)我也更改了对“hive/war
在hadoop任务上运行time命令时，出现如下结果:real0m25.839suser0m1.362ssys0m0.184我在VM上运行单个节点，并尝试在基准测试中记录hadoop任务的时间。 最佳答案 假设为I/O休眠所花费的时间不是原因，也许是VM本身作为主机上的进程运行这一事实导致了巨大的差异。实时表示挂钟时间。此处报告的user+sys时间是任务在VM处理器上花费的时间。因此，报告的实时时间将包括VM上运行的其他进程以及主机上运行的VM以外的进程使用的时间。 关于multith
目前我使用的是clouderahadoop单节点集群(启用了kerberos。)在客户端模式下我使用以下命令kinitspark-submit--masteryarn-client--proxy-userclouderaexamples/src/main/python/pi.py这很好用。在集群模式下，我使用以下命令(没有完成kinit并且缓存中没有TGT)spark-submit--principal--keytab--masteryarn-clusterexamples/src/main/python/pi.py也很好用。但是当我在集群模式下使用以下命令时(没有完成kinit并且缓
1.问题描述情况一：Navicat连接远程mysql数据库，创建数据库时出现错误：情况二：在linux中命令创建数据库出现如下报错：2.原因分析root权限不够，先使用“SELECThost,user,Grant_priv,Super_privFROMmysql.user;”查询，发现已经是Y了。通过SELECT*FROMmysql.user;命令查询权限信息，可以看到root对应的很多权限都是N，如下图所示：至于为什么会出现root权限不够，可能是安装mysql的时候MySQL权限配置不正确，或者修改了相关的配置文件等。3.解决方案将root权限全部修改为Y，执行如下代码（记得退出mysql
我在Greenplum数据库中有数TB的结构化数据。我需要对我的数据运行本质上是MapReduce作业。我发现自己至少重新实现了MapReduce的功能，以便这些数据适合内存(以流方式)。然后我决定到别处寻找更完整的解决方案。我查看了PivotalHD+Spark，因为我使用的是Scala，而Spark基准测试是一个令人惊叹的因素。但我相信这背后的数据存储HDFS的效率将低于Greenplum。(注意“我相信”。我很高兴知道我错了，但请提供一些证据。)因此，为了与Greenplum存储层保持一致，我查看了Pivotal的HAWQ，它基本上是在Greenplum上使用SQL的Hadoop
